торговые роботы

По мотивам напечатанного «Алготрейдинг. Как правильно склеивать фьючерсы»
smart-lab.ru/blog/1071687.php
Там, помимо прочего, упомянуто, что для обучения торговой системы лучше представлять историю котировок не абсолютными приращениями, а относительными.
Ну хотя бы для того, чтобы торговая система реагировала одинаково на изменение цены в 1%, независимо от текущего уровня в 1000 или в 2000 пунктов. Смысл не в доходе, а в доходности.
И предложены два варианта представления относительных приращений.
1) X[i]/X[i-1] — 1 и
2) ln (X[i]/X[i-1])

При отклонениях X[i] от X[i-1] в плюс или минус не более 10% различие этих вариантов в пределах 1%.

Но при более значительных отклонениях X логарифмическое представление существенно меньше линейного.
Насколько оправдано логарифмическое преуменьшение?

Может где-то в других случаях логарифмическое представление имеет глубокий математический смысл.
Но в данном случае это ведёт к тому, что торговая система будет придавать большим отклонениям цены в минус другое значение, нежели таким же отклонениям в плюс. А ведь относительные приращения используются как раз для того, чтобы избежать подобных различий в работе торговой системы.

( Читать дальше )

Задумываясь о совершенствовании трейдинговых стратегий, все мы приходим к выводу, что традиционные методы анализа данных становятся ограниченными. Человек способен обнаружить 5–10 закономерностей, иногда до 100, например на стратегии основанной на скользящей средней и цены, но этого недостаточно для работы на сложных и быстрых финансовых рынках. Нам нужно больше данных и возможностей для обработки информации, и здесь на помощь приходит машинное обучение (МО).

 

На данный момент МО используется потому, что оно позволяет анализировать огромные объемы данных и находить тысячи паттернов, которые недоступны человеческому мозгу, которые также в дальнейшем систематизируются и объединяются. За счёт этого можно получить более глубокую картину рынка и выявить текущие неэффективности, которые остаются незамеченными при ручном анализе.

 

В моделях МО интегрированы важнейшие элементы — money management и риск-менеджмент. Эти аспекты обеспечивают стабильность торговых стратегий. Используя эти данные, система автоматически корректирует объемы сделок и оценивает риски, позволяя минимизировать возможные убытки.

( Читать дальше )

Последний публичный мониторинг алготорговли на Binance останавливается, поскольку у нас появилось довольно много частных клиентов, а публичный портфолио Binance позволяет персонализировать работу с ними приблизительно никак. К тому же многие не хотят публично светить свои инвестиции. Поэтому пришло время подвести итоги:

Первые 90 дней торговли:


Следующие 20 дней:


( Читать дальше )

VK Видео:


RuTube:

( Читать дальше )

Цены фьючерсов свободны от нерегулярностей, искажений, вносимых пред-дивидендным подъёмом и после-дивидендным провалом. Утренние гэпы у фьючерсов тоже меньше тех акций, что торгуются только в дневные сессии. Да и затраты на фьючерс, особенно в шорте, гораздо меньше акции. Так что для краткосрочной игры фьючерсы лучше подходят.

Вопрос склеивания возникает из неравенства цены фьючерса в день его исполнения (экспирации) с ценой следующей серии того же фьючерса на ту же дату. Эта разница возникает за счёт бэквордации или контанго, что гораздо чаще.
Теоретически, цена фьючерса в момент его исполнения должна сравняться с ценой базового актива.

В Quik'е и на разных сайтах склеивают истории предыдущих серий с последующими посредством плавного сращивания цены предыдущего фьючерса с последующим на коротком участке перед экспирацией. Таким образом, искажаются приращения цен на этом временном интервале.

Для выявления «закономерности» движения цен главное значение имеют именно их приращения. Чтобы избежать искажения приращений, надо просто сдвинуть все цены предыдущего фьючерса на величину разрыва его цены в момент экспирации с ценой последующей серии на тот же момент. Для склеивания нескольких серий, этот сдвиг надо повторять с каждым предыдущим фьючерсом, начиная от последнего в истории котировок.

( Читать дальше )

Как известно, каждая торговая стратегия зависит от набора чисел, т/е. параметров. Мы можем оптимизировать их и подбирать устраивающие нас комбинации. Известны рекомендации подбирать параметры так, чтобы небольшое их изменение не приводило к большому изменению результата торговли. Вопрос — до какой степени имеет смысл уточнять оптимальное значение параметра?

Допустим, мы тестируем систему со скользящей средней и увидели, что оптимальное значение — где-то около 60. Стоит ли находить значение с точностью до единиц?

Продолжаем знакомится с коннектором к фьючерсной площадке MOEX от OsEngine. В данной статье посмотрим где искать исходный код.

 

 Сам проект OsEngine на GitHub по ссылке: https://github.com/AlexWan/OsEngine

 Коннекторы используются для соединения с различными биржами, брокерами и их архитектура должна подчиняться определенным правилам. 

 Сегодня рассмотрим код коннектора MoexFixFastTwimeFutures, как учитывалась специфика работы протоколов, которые используются для совершения транзакций и получения биржевой информации.

 В структуре проекта OsEngine классы коннектора располагаются в папке MoexFixFastTwimeFutures, к которой ведет путь: OsEngine > Market > Servers:

 

( Читать дальше )

Господа, а можете посоветовать полезные форумы / книги / каналы по алготрейдингу?

Итак, заключительные манипуляции с настройками коннектора перед запуском:

 

 

1.  Скачать исходный код платформы OsEngine к себе на компьютер c GitHub по ссылке https://github.com/AlexWan/OsEngine, распаковать и через файл OsEngine.exe запустить программу.
2. В появившемся стартовом окне на вкладке Торговля выбрать «Роботы» или «Роботы.Light».

  

( Читать дальше )

Добрый день, 

Пришла мысль создать робота спредовика. 
Хотел бы сделать на базе TSlab, чтобы понимать как стратегия ведет себя на дистанции. 
Итак, суть стратегии берем текущий фьюч на юань и вечный фьюч на юань (удешевляем маржиналку). Когда спред становится 1% (тут возможность оптимизации), более дешевый покупаем (обычный это текущий фьюч), более дорогой шортим (соответственно это вечный).
Все довольно просто, кто может помочь с работой?